【Redis中bigkey你了解吗?bigkey的危害?】

一.Redis中bigkey你了解吗?bigkey的危害?

如果面试官问到了这个问题,不必惊慌,接下来我们从什么是bigkey?bigkey划分的类型?bigkey危害之处?

在这里插入图片描述

二.什么是bigkey?会有什么影响?

bigkey是指key对应的value所占的内存空间比较大,例如一个字符串类型的value可以最大存到512MB,一个列表类型的value最多可以存储2^32-1个元素。

三.对bigkey进行一个划分?

如果按照数据结构来细分的话,一般分为字符串类型bigkey和非字符串类型bigkey
字符串类型:体现在单个value值很大,一般认为超过10KB就是bigkey,但这个值和具体的OPS相关。
非字符串类型:哈希、列表、集合、有序集合,体现在元素个数过多。

四.bigkey的危害体现在三个方面:

bigkey无论是空间复杂度和时间复杂度都不太友好,下面我们将介绍它的危害。
1、内存空间不均匀.(平衡):例如在Redis Cluster中,bigkey 会造成节点的内存空间使用不均匀。
2、超时阻塞:由于Redis单线程的特性,操作bigkey比较耗时,也就意味着阻塞Redis可能性增大。
3、网络拥塞:每次获取bigkey产生的网络流量较大
假设一个bigkey为1MB,每秒访问量为1000,那么每秒产生1000MB 的流量,对于普通的千兆网卡(按照字节算是128MB/s)的服务器来说简直是灭顶之灾,而且一般服务器会采用单机多实例的方式来部署,也就是说一个bigkey可能会对其他实例造成影响,其后果不堪设想。

五.总结

Redis整个知识体系是非常庞大的,但是我们一个一个的学习它,就会容易很多。

Redis 中的 **Big Key**(大键)是指占用内存较大的 key,例如包含大量元素的 Hash、List、Set、ZSet 或单个字符串值非常大的情况。Big Key 会导致性能下降、网络阻塞、主从同步延迟等问题,因此监控和发现 Big Key 是 Redis 运维的重要环节。 --- ### Redis 监控 Big Key 的常用方法: #### 1. 使用 `redis-cli --bigkeys` 命令(推荐) 这是最简单、官方提供的扫描方式,适用于线上环境。 ```bash redis-cli -h <host> -p <port> --bigkeys ``` - **原理**:该命令会遍历数据库中的 key,使用 `SCAN` 配合 `TYPE` 和相应类型的大小命令(如 `LLEN`, `HLEN`, `SCARD` 等)统计各类 key 的大小。 - **输出示例**: ``` # Scanning the entire keyspace to find biggest keys as well as # average sizes per key type. # 133 strings with avg len 5 # 100 hashes with avg pairs=1000 Biggest hash found 'user:profile:1001' has 5000 fields ``` > ⚠️ 注意:在生产环境运行时建议在低峰期执行,避免影响性能。 --- #### 2. 使用 `MEMORY USAGE` 命令精确分析单个 key 内存占用 ```bash MEMORY USAGE <key> ``` - 返回指定 key 占用的字节数(近似值)。 - 可结合 `SCAN` 批量扫描 key 并判断是否为 big key。 **示例脚本(Python)**: ```python import redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) big_keys = [] for key in r.scan_iter(count=100): try: usage = r.memory_usage(key) if usage > 1024 * 1024: # 大于 1MB 视为 big key big_keys.append((key, usage)) except: pass for k, size in sorted(big_keys, key=lambda x: x[1], reverse=True): print(f"Key: {k}, Size: {size} bytes") ``` --- #### 3. 利用 Redis 自带的慢查询日志辅助判断 Big Key 操作通常较慢,可查看慢查询日志: ```bash SLOWLOG GET 10 ``` 如果出现 `HGETALL`, `LRANGE`, `SMEMBERS` 等全量读取操作,可能是由于访问了 Big Key。 --- #### 4. 使用监控工具集成检测 ##### (1)**Redis-faina**(由 Instagram 开源) 分析 Redis 日志或 `--lru-test` 输出,识别热点 key 和潜在 big key。 ##### (2)**Prometheus + Redis Exporter** - 使用 [redis_exporter](https://github.com/oliver006/redis_exporter) 收集指标。 - 虽不能直接暴露每个 key 的大小,但可通过 `db_size`、`connected_clients`、`used_memory_peak` 等间接判断异常。 - 结合自定义脚本定期上报 top N 大 key。 ##### (3)**阿里云/腾讯云 Redis 监控平台** 商业版 Redis 服务通常内置 **Big Key 分析功能**,自动定时扫描并告警。 --- #### 5. 开启 Redis 的 `latency-monitor` 和 `notify-keyspace-events` 虽然不直接监控大小,但可用于发现因 Big Key 引起的操作延迟。 ```conf # redis.conf latency-monitor-threshold 100 notify-keyspace-events Ex ``` --- ### 如何定义 Big Key? 常见标准(可根据业务调整): | 类型 | 判定标准 | |------------|----------------------------------| | String | value > 10KB(或 100KB) | | List/Hash/Set/ZSet | 元素数量 > 1000 或占用内存 > 1MB | --- ### 最佳实践建议: 1. 定期运行 `--bigkeys` 进行巡检。 2. 在 CI/CD 或上线前禁止提交可能产生 Big Key 的逻辑。 3. 对大对象进行拆分,如将一个包含百万字段的 Hash 拆成多个小 Hash。 4. 避免使用 `HGETALL`、`KEYS *` 等全量操作。 5. 设置合理的过期时间,防止长期累积。 ---
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